تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده در هوش مصنوعی

تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده در هوش مصنوعی چیست؟ در این مقاله آموزشی بر آنیم تا در مورد تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده و نقش هوش مصنوعی در آن صحبت کنیم.

هوش مصنوعی قادر است مجموعه داده‌های بزرگ ، از جمله داده‌های رقبا را در مقیاس وسیع تجزیه و تحلیل کند و آنالیز پیش بینی کننده‌ای را ارائه دهد که نه تنها آنچه در جریان است ، بلکه آنچه شما نیاز دارید انجام دهید را برای شما تبیین کند.

مشکلات آنالیز داده‌ها

مشکلاتی که معمولا در ارتباط با آنالیز داده‌ها وجود دارند ، عبارتند از:

۱. وجود داده‌های ناقص برای تجزیه و تحلیل

۲. کمبود زمان برای تجزیه و تحلیل صحیح داده‌ها

۳. کمبود منابع برای تجزیه و تحلیل صحیح داده‌ها

۴. وجود اطلاعات غیر مفید از داده‌ها

۵. رسیدن به بینش و فهم و درک درست از داده‌ها بسیار مشکل است.

واقعیت ساده است:

ما به عنوان مدیر فروش ، بازاریاب ، فروشنده یا هر پست دیگر ، داده‌های زیادی از منابع گوناگون داریم. اطلاعاتی که در انبوه این داده‌ها دفن شده می‌تواند طلای خالص باشد.

اما برای استخراج آن‌ها زمان و پول زیادی باید صرف شود ، در صورتی که حتی می‌توان این اطلاعات را در وهله اول بدست آورد.

اینجاست که کاربرد هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی مطرح می‌شوند. هوش مصنوعی یک اصطلاح چتری برای طیف وسیعی از فناوری‌ها است که به ماشین‌ها اجازه می‌دهد کارهای شناختی ، مانند دیدن ، نوشتن ، حرکت ، خواندن یا تجزیه و تحلیل داده‌ها را به خوبی یا بهتر از انسان انجام دهند.

از هوش مصنوعی همه جا در پیرامون ما استفاده می‌شود ، حتی اگر متوجه آن نباشیم. این برنامه به هر دستیار صوتی مانند الکسا قدرت می‌دهد. هوش مصنوعی در کنار هر استفاده کننده ایمیل است که میل‌باکس خود را چک کرده و هرزنامه ها را فیلتر می‌کند. و این همان چیزی است که باکس پیشنهادات آمازون ، Netflix ، اتومبیل‌های خودران و صدها فناوری دیگر را ممکن می‌سازد.

هوش مصنوعی فقط برای شرکت‌های بزرگ فناوری نیست. بلکه در کلیه امور مالی ، مراقبت‌های بهداشتی ، تولیدی و ده‌ها صنعت دیگر کاربرد دارد. و فناوری موج‌های بزرگی را در بازاریابی و فروش ایجاد می‌کند. در حقیقت ، مک کینزی پیش‌بینی می‌کند که هوش مصنوعی می‌تواند تا 2.6 تریلیون دلار ارزش تجاری را در بازاریابی و فروش ایجاد کند.

در هیچ جای دیگر این تأثیر را بیشتر از تجزیه و تحلیل های بازاریابی پیش بینی کننده نمی‌بینیم ، رشته‌ای که مدتی است وجود دارد ، اما اخیراً پتانسیل واقعی خود را از طریق هوش مصنوعی نشان داده است.

تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده چیست؟

تجزیه و تحلیل به هرگونه تلاش برای تجزیه و تحلیل داده‌ها دلالت دارد ، به طوری که می‌توانید الگوهایی را در آن پیدا کنید.
انواع مختلفی از تجزیه و تحلیل داده‌ها وجود دارد و درک تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌کننده برای بازاریابی مستلزم دانستن تفاوت بین آن‌هاست.

۱. تجزیه و تحلیل توصیفی استفاده از داده‌ها برای شرح وضعیت گذشته و فعلی کسب و کار شما است. به عنوان مثال ، می‌توانید از تجزیه و تحلیل توصیفی برای پاسخ به سوالاتی مانند اینها استفاده کنید:

میانگین سنی مشتریانی که هفته گذشته محصول من را خریداری کردند چقدر است؟

رایج‌ترین دلایلی که مشتریان محصول من را خریداری می‌کنند چیست؟

۲. تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده استفاده از داده‌ها برای پیش‌بینی آینده تجارت شما است. به عنوان مثال ، می‌توانید از تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده برای پاسخ به سوالاتی مانند: “احتمال خرید مشتریان من در ماه آینده چقدر است؟” یا “ارزش کل مشتریانی که محصول من را در ماه آینده خریداری می کنند چقدر است؟” استفاده کنید.

۳. تجزیه و تحلیل تجویزی ، که از تجزیه و تحلیل توصیفی و تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده استفاده می‌کند و سپس بر اساس اطلاعات ارائه شده توسط این تکنیک‌های تحلیلی ، یک روش عملی را پیشنهاد می‌کند.

در بسیاری از موارد ، تجزیه و تحلیل تجویزی هنوز در مراحل ابتدایی است و ابزارها و سیستم‌هایی که به تازگی منتشر شده‌اند می‌توانند اقدامات عملی را توصیه کنند.

کاربرد هوش مصنوعی

تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده ، همراه با تجزیه و تحلیل تجویزی ، از هوش مصنوعی و یادگیری ماشین استفاده می‌کنند. هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی کمک می‌کند تا سطح بی‌نظیری از هوش تجاری و بینش‌های کاربردی را در اختیار برندها قرار دهد.

هر چقدر که اطلاعات بیشتری از طریق تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده و تجویزی کشف می‌شود ، ارزش تجاری بیشتری ایجاد می‌شود.
به همین دلیل است که انتظار می‌رود بازار تجزیه و تحلیل پیش بینی جهانی تا سال 2025 به 21.5 میلیارد دلار برسد ، در حالی که این رقم در سال 2020 به 7.2 میلیارد دلار رسیده بود و تقریباً 200 درصد افزایش داشت.

تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده را می‌توان در هر صنعت یا کار تجاری که دارای مقادیر کافی داده در قالب مناسب برای استفاده توسط ابزارهای تحلیلی پیشرفته و مدلهای یادگیری ماشین است ، استفاده کرد.

کاربردها

در اینجا چند نمونه از کاربردها و استفاده از تجزیه و تحلیل پیش بینی معرفی می‌شود:

۱. پیش بینی سهام و فروش

۲. پیش بینی تعداد مصرف کنندگانی در معرض خطر سقوط اعتبار یا بیمه هستند

۳. بهبود تولید و کارایی دستگاه‌ها

۴. پیش بینی خرابی تجهیزات در کارخانه ها و تاسیسات برای برنامه ریزی نگهداری و تعمیرات

یکی از موارد اصلی استفاده برای تجزیه و تحلیل پیش بینی مبتنی بر هوش مصنوعی ، بازاریابی است.

در واقع ، با استفاده از تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده در بازاریابی ، می توانید کمپین‌هایی با پیچیدگی بی‌سابقه اجرا کنید که ROI قابل توجهی را از نظر ترافیک ، مشتریان و فروش به ارمغان می‌آورد.

تعدادی مورد استفاده و ابزار وجود دارد که می‌توانید برای شروع اجرای تجزیه و تحلیل پیش بینی در کسب و کار خود استفاده کنید. در این مقاله ، ما به طور خاص به توابع اصلی بازاریابی می‌پردازیم.

تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده‌ برای بازاریابی چیست؟

تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده برای بازاریابی همانند تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده برای سایر عملکردهای تجاری عمل می‌کند: شما از تجزیه و تحلیل بازاریابی توصیفی در مورد آنچه در حال حاضر اتفاق می‌افتد و آنچه در گذشته در ارتباط با تلاش‌های بازاریابی خود استفاده کرده‌اید استفاده می‌کنید ، سپس پیش بینی می‌کنید که در آینده چطور خواهد شد.

استفاده از آنالیز برای رسیدن به نتایج بهتر

شما از تجزیه و تحلیل پیش بینی برای پیش بینی تصمیمات بازاریابی برای رسیدن به بهترین نتایج استفاده می‌کنید. که می‌تواند شامل نتایج مختلف باشد ، از جمله:

۱. چه موضوعات وبلاگ یا محتوای رسانه‌های اجتماعی به مشتریان الهام می‌بخشد تا با نام تجاری شما ارتباط برقرار کنند؟

۲. کدام پیشنهادات با کدام بخش مخاطب بهتر ارتباطبرقرارمی‌کنند؟

۳. کدام محتوا یا پیشنهادات در مراحل مختلف سفر مشتری بهتر جواب می‌دهد؟

۴. کدام دسته از مخاطبان به احتمال زیاد به چشم‌اندازهای جالب یا مشتریان با درآمد تبدیل می‌شوند؟

۵. کدام کمپین یا کانال بازاریابی دیجیتال در بهبود معیارهای خاص تجارت شما موثرتر خواهد بود؟

۶. کدام بخش‌های مصرف‌کننده و لیدها بیشتر به مشتری تبدیل می‌شوند؟

۷. کدام رفتار مصرف‌کننده به احتمال زیاد منجر به خرید می‌شود؟

۸. کدام بخش‌ها یا کانال‌های مصرف‌کننده بیشترین ارزش عمر مشتری را به دنبال خواهد داشت؟

بنابراین ، چرا از تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده استفاده می‌کنید؟ زیرا ROI بیشتری تولید می‌کند.

بازاریابی سنتی فقط از تجزیه و تحلیل توصیفی استفاده می‌کند ، یا اصلاً از هیچ تحلیلی استفاده نمی‌کند. این کار اشتباه است. اما با انجام این آناليز ، شما از یک تلاش بازاریابی که قبلاً انجام شده است درس می‌گیرید. یک فرآیند بازاریابی که اجرای مجدد آن زمان و هزینه دارد. پس با این کار نیازی به آزمون و خطا نخواهید داشت.

با رویکرد مناسب ، می‌توانید اقدامات ، سرمایه‌گذاری‌ها و کانال‌هایی را که به احتمال زیاد باعث موفقیت بازاریابی می‌شوند تعیین کنید ، میزان موفقیت خود را افزایش دهید و به اهداف اصلی بازاریابی خود کمک کنید.

در این مقاله در مورد نقش هوش مصنوعی در تجزیه و تحلیل صحبت کردیم.